铁路系统异常检测的深度学习方法结构化综述

该综述系统梳理了用于铁路机车车辆与基础设施异常检测的深度学习方法，建立了涵盖异常位置、数据表征、传感模态与时间特性的统一分类体系。研究涵盖卷积网络、循环网络、自编码器、生成对抗网络及 Transformer 等架构，归纳为分类、预测、重构与混合学习范式。文章还探讨了边云协同部署与硬件优化挑战，并提出了面向决策的选型框架。